招标文件
第一章
1.招标条件
本招标项目名称为：朔黄铁路重载铁路钢轨探伤车伤损数据智能识别系统研究公开招标，项目招标编号为：CEZB230201379， 本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。
2.项目概况与招标范围
2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：2.1.1项目概况：
钢轨探伤车每年产生大量检测数据，钢轨探伤检测系统虽带有伤损自动识别功能，但其识别准确率低、误报较多，甚至偶有伤损漏报现象发生，实际使用过程中仍然需要依靠有经验的回放人员对探伤车检测数据进行全程人工回放和伤损数据的记录。这种全人工数据分析的方式不但工作量大、耗时较长，而且伤损识别准确率因人而异参差不齐，可能发生伤损漏报，给列车运行安全带来隐患和风险。
因此有必要开发一套伤损识别率高、识别速度快、适用于重载铁路的钢轨探伤车伤损数据智能识别系统，能够实现以计算机识别为主、人工判断为辅的数据回放方式，降低数据回放的劳动强度，并减少伤损漏报、错报，降低安全风险。
2.1.2招标范围：
研制一套适用于重载铁路（75kg/m、60kg/m）钢轨的探伤车伤损数据智能识别系统，通过深度学习、机器学习等人工智能技术对钢轨探伤车检测数据中的伤损进行自动识别，达到预定技术指标，实现“大伤无漏报、降低误报”的识别效果，经过短时间的人工核对和编辑就能按照预定格式生成探伤报告。伤损智能识别算法功能总共分为三大核心部分：
（1）超声波信号数据解析及噪点分析
超声波信号数据解析及噪点分析，根据现有文件解析格式将数据文件解析成回波点等可用的数据集群。对初始回波点数据采用无监督聚类方法先初步进行噪点分析，对于散点噪声进行初步确认。
（2）候选目标框处理并进行定位
候选框处理并进行定位，首先使用Hourgglass这一对抗生成网络对初始数据进行扩增。再分为两部分进行处理，分别为非结构化数据、结构化数据。对于非结构化数据，采用基于anchor的机制确定目标的位置，再使用二级金字塔损失处理来强化一级定位效果，避免目标的定位损失、丢失。结构化数据，使用基于时序序列的结构分析，初步确定噪声的分布，再使用无监督聚类的方法自适应确定精确目标范围并确定噪声中没有遗漏目标。
（3）专家系统得到精确的目标位置信息
专家系统，将探伤作业中具体规则加入，基于多种过滤器进行筛选。筛选后，再对位置校正，得到精确的目标位置信息。
技术指标如下:
（1）自动伤损识别速度不低于80km/h；
（2）伤损检测识别率：二级以上疑似伤损报警大于99.9%；一级疑似伤损报警大于98%；
（3）伤损识别框选数：低于目前车载在用系统框选数量的10%以下。
2.1.3其他：
标段划分：本项目共划分1个标段；
服务
2.2 其他：/
3.投标人资格要求
3.1 资质条件和业绩要求：
【1】资质要求：投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件。
【2】财务要求：/
【3】业绩要求：自2018年1月1日至投标截止日，投标人须至少具有钢轨探伤车探伤系统或钢轨探伤车整车的供货业绩1份，投标人须提供能证明本次招标业绩要求的合同扫描件或有效科研任务书（合同扫描件须至少包含：合同买卖双方盖章页、合同签订时间和业绩要求中的关键信息页）。
【4】信誉要求：/
【5】
【6】其他主要人员要求：/
【7】设备要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本项目不接受联合体投标。
4.
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